langchain-ai/langgraph-fundamentals

INVOQUEZ CETTE COMPÉTENCE lors de l'écriture de code LangGraph. Couvre StateGraph, schémas d'état, nœuds, arêtes, Command, Send, invoke, streaming et gestion des erreurs.

Qu'est-ce que langgraph-fundamentals ?

Cette compétence fournit les fondamentaux essentiels de LangGraph, un framework permettant de créer des applications d'agents réactifs et stateful avec des graphes computationnels. Elle couvre en détail la création et la configuration de `StateGraph`, la définition de schémas d'état personnalisés, l'ajout de nœuds et d'arêtes pour contrôler le flux logique, ainsi que l'utilisation de `Command` et `Send` pour la communication entre nœuds et le routage conditionnel. La compétence explique également comment invoquer (`invoke`) le graphe, gérer le streaming des résultats, et implémenter une gestion robuste des erreurs. Conçue pour être utilisée avec tout code LangGraph (sur des plateformes comme Claude Code, Cursor, ou Codex), cette compétence est indispensable pour tout développeur souhaitant concevoir et déboguer efficacement des agents complexes basés sur des graphes. Elle est compatible avec les environnements Python utilisant LangGraph et LangChain.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/langchain-ai/langchain-skills/tree/main/skills/langgraph-fundamentals

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Documentation

Que fait langgraph-fundamentals ?

INVOQUEZ CETTE COMPÉTENCE lors de l'écriture de code LangGraph. Couvre StateGraph, schémas d'état, nœuds, arêtes, Command, Send, invoke, streaming et gestion des erreurs.

Individual skills in this repo

This repo contains 11 individual skills — each has its own dedicated page.

langchain-ai/deep-agents-core

INVOKE THIS SKILL when building ANY Deep Agents application. Covers create_deep_agent(), harness architecture, SKILL.md format, and configuration options.

langchain-ai/deep-agents-memory

INVOKE THIS SKILL when your Deep Agent needs memory, persistence, or filesystem access. Covers StateBackend (ephemeral), StoreBackend (persistent), FilesystemMiddleware, and CompositeBackend for routing.

langchain-ai/deep-agents-orchestration

INVOKE THIS SKILL when using subagents, task planning, or human approval in Deep Agents. Covers SubAgentMiddleware, TodoList for planning, and HITL interrupts.

langchain-ai/framework-selection

INVOKE THIS SKILL at the START of any LangChain/LangGraph/Deep Agents project, before writing any agent code. Determines which framework layer is right for the task: LangChain, LangGraph, Deep Agents, or a combination. Must be consulted before other agent skills.

langchain-ai/langchain-dependencies

INVOKE THIS SKILL when setting up a new project or when asked about package versions, installation, or dependency management for LangChain, LangGraph, LangSmith, or Deep Agents. Covers required packages, minimum versions, environment requirements, versioning best practices, and common community tool packages for both Python and TypeScript.

langchain-ai/langchain-fundamentals

Create LangChain agents with create_agent, define tools, and use middleware for human-in-the-loop and error handling.

langchain-ai/langchain-middleware

INVOKE THIS SKILL when you need human-in-the-loop approval, custom middleware, or structured output. Covers HumanInTheLoopMiddleware for human approval of dangerous tool calls, creating custom middleware with hooks, Command resume patterns, and structured output with Pydantic/Zod.

langchain-ai/langchain-rag

INVOKE THIS SKILL when building ANY retrieval-augmented generation (RAG) system. Covers document loaders, RecursiveCharacterTextSplitter, embeddings (OpenAI), and vector stores (Chroma, FAISS, Pinecone).

langchain-ai/langgraph-human-in-the-loop

INVOKE THIS SKILL when implementing human-in-the-loop patterns, pausing for approval, or handling errors in LangGraph. Covers interrupt(), Command(resume=...), approval/validation workflows, and the 4-tier error handling strategy.

langchain-ai/langgraph-persistence

INVOKE THIS SKILL when your LangGraph needs to persist state, remember conversations, travel through history, or configure subgraph checkpointer scoping. Covers checkpointers, thread_id, time travel, Store, and subgraph persistence modes.

langchain-ai/swarm

Dispatches many independent items in parallel: create a table, fan out to subagents, aggregate results. One row = one unit of work.

Skills associés